強化学習に基づく先見的かつ協調的な輸送システム(データマイニング・学習, 夏のデータベースワークショップ2005)
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概要
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近年, オン・デマンドな交通システムが注目されている.既存研究の多くは, 顧客の要求発生後に, 顧客満足度を最大にするような輸送車両や走行経路を割り当てる.一方, 本稿では, 強化学習手法(Q-学習)を用いることで, 都市に潜む輸送要求の傾向を経験から学習し, 先見的かつ協調的な運行サービスを提案する.車両は先天的に顧客発生傾向に関する知識を持つ必要はなく, 輸送経験から得られる報酬を基に運行経路を獲得する.また, 車両は, 獲得した顧客発生傾向や, サービス領域のトポロジカルな特徴から各自の担当領域を獲得する.最後に, 提案する運行システムのシミュレーションを行い, その有効性を評価する.
- 2005-07-07
著者
-
渡邉 豊英
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
向 直人
名古屋大学情報科学研究科社会システム情報学専攻
-
向 直人
名古屋工業大学 電気情報工学専攻 石井研究室
-
向 直人
東京理科大学工学部電気工学科
-
渡邉 豊英
名古屋大学大学院 情報科学研究科
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